論文の概要: Neural Pre-Processing: A Learning Framework for End-to-end Brain MRI Pre-processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12148v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 19:10:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 16:14:38.008359
• Title: Neural Pre-Processing: A Learning Framework for End-to-end Brain MRI Pre-processing
• Title（参考訳）: 神経前処理: エンドツーエンド脳mri前処理のための学習フレームワーク
• Authors: Xinzi He, Alan Wang, Mert R. Sabuncu
• Abstract要約: 頭部MRI前処理では、標準座標空間内の強度正規化され頭蓋骨が張られた脳に生画像が変換される。 ニューラルネットワークを介して3つのサブタスクを同時に解くために,NPP(Neural Pre-processing)と呼ばれる,エンドツーエンドの教師付き学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.195381426141731
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Head MRI pre-processing involves converting raw images to an intensity-normalized, skull-stripped brain in a standard coordinate space. In this paper, we propose an end-to-end weakly supervised learning approach, called Neural Pre-processing (NPP), for solving all three sub-tasks simultaneously via a neural network, trained on a large dataset without individual sub-task supervision. Because the overall objective is highly under-constrained, we explicitly disentangle geometric-preserving intensity mapping (skull-stripping and intensity normalization) and spatial transformation (spatial normalization). Quantitative results show that our model outperforms state-of-the-art methods which tackle only a single sub-task. Our ablation experiments demonstrate the importance of the architecture design we chose for NPP. Furthermore, NPP affords the user the flexibility to control each of these tasks at inference time. The code and model are freely-available at \url{https://github.com/Novestars/Neural-Pre-processing}.
• Abstract（参考訳）: 頭部MRI前処理では、標準座標空間内の強度正規化され頭蓋骨が張られた脳に生画像が変換される。 本稿では,ニューラルネットワークを用いて3つのサブタスクを同時に解くために,NPP(Neural Pre-processing)と呼ばれるエンドツーエンドの弱い教師付き学習手法を提案する。 全体的目的は非常に制約の少ないため、幾何保存強度マッピング(スカルストリッピングと強度正規化)と空間変換(空間正規化)を明確に切り離す。 その結果,本モデルでは1つのサブタスクのみに取り組む最先端手法よりも優れていた。 我々のアブレーション実験は、我々がNPPに選んだアーキテクチャ設計の重要性を示しています。 さらに、NPPは、推論時に各タスクを制御する柔軟性をユーザに提供する。 コードとモデルは \url{https://github.com/novestars/neural-pre-process} で自由に利用できる。

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